1. 专业技能要求：

- 技术基础：具备一定的计算机技术基础，如熟悉 MySQL 等数据库操作，掌握 Linux 操作系统的基本使用。对于编程有一定了解，如熟悉 Python、Shell 脚本等编程语言者优先，以便能够进行一些简单的脚本编写和数据处理工作。

- AI 技术理解：了解人工智能的基本概念、原理和常见算法，熟悉大模型算法、推荐算法、语音算法等相关技术者更佳，能够理解基于 AI 技术的产品或项目的运作原理和技术实现方式。

- 模型训练与优化能力：需要掌握模型设计、训练、调试等技能，能够构建和优化 AI 知识库，不断提升模型的性能和准确性。

2. 工作经验与项目经验：

- 工作经验：一般要求有相关工作经验，对于 AI 运营岗位，1-3 年或以上的相关经验

- 项目经验：有参与过 AI 项目的经验，包括 AI 产品的开发、运营、优化等方面的项目，能够理解项目的整个生命周期和关键节点，具备项目管理和推进的能力。

3. 问题解决与分析能力：

- 问题分析：能够快速准确地分析和定位在 AI 运营过程中出现的问题，包括技术问题、业务问题等，通过对数据和现象的分析找出问题的根源。

- 解决方案制定：针对发现的问题，能够制定有效的解决方案，并具备实施和验证方案的能力，不断优化 AI 系统的运营效果。

4. 沟通与团队协作能力：

- 沟通能力：能够与不同部门的人员进行有效的沟通，包括与技术团队沟通技术实现问题、与业务团队沟通需求和业务流程问题、与客户沟通产品使用体验等，确保信息的准确传递和理解。

- 团队协作：具备良好的团队合作精神，能够积极参与团队讨论和协作，共同完成项目目标。在 AI 项目中，往往需要多个专业领域的人员共同合作，因此团队协作能力尤为重要。

5. 学习与创新能力：

- 学习能力：需要具备较强的学习能力，能快速掌握新的技术和知识，跟上行业的发展步伐。

- 创新能力：能结合业务需求和 AI 技术，提出创新的运营思路和方法，推动 AI 产品或项目的不断优化和升级，为企业带来新的价值和竞争优势。

6. 其他要求：

- 学历要求：通常要求大专及以上学历，计算机相关专业或具有 AI 相关证书者优先。

- 数据敏感度：对数据有较高的敏感度，能够准确理解和分析运营数据，从中提取有价值的信息，为决策提供支持。

- 抗压能力：AI 运营工作可能面临较大的压力和挑战，需要具备较强的抗压能力，能够在紧张的工作环境下保持良好的工作状态。